#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-29 09:09:50
# @Description: 飞桨房价预测
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import os
import random

import numpy as np
#加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddle.nn import Linear


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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-29 09:16:38
# @Description: 加载数据
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def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = 'housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)

    # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
    feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \
                      'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]
    feature_num = len(feature_names)

    # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])

    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]

    # 计算train数据集的最大值，最小值，平均值
    maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \
                                 training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]
    
    # 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化
    global max_values
    global min_values
    global avg_values
    max_values = maximums
    min_values = minimums
    avg_values = avgs

    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(feature_num):
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data


# 模型设计
class Regressor(paddle.nn.Layer):
    # self代表类的实例自身
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(Regressor, self).__init__()
        
        # 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
   # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x
     
EPOCH_NUM = 10   # 设置外层循环次数
BATCH_SIZE = 10  # 设置batch大小

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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-29 09:32:02
# @Description: 创建并保存模型
# 在实际应用中，训练模型和使用模型往往是不同的场景。模型训练通常使用大量的线下服务器（不对外向企业的客户/用户提供在线服务）；】
# 模型预测则通常使用线上提供预测服务的服务器实现或者将已经完成的预测模型嵌入手机或其他终端设备中使用
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def create_save_model(model_file_path):
    #  训练配置
   # 声明定义好的线性回归模型
   model = Regressor()
   # 开启模型训练模式
   model.train()
   # 加载数据
   training_data, test_data = load_data()
   # 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
   # 学习率设置为0.01
   opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())
   
      # 定义外层循环
   for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
      # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
      np.random.shuffle(training_data)
      # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
      mini_batches = [training_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]
      
      # 定义内层循环
      for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
         x = np.array(mini_batch[:, :-1]) # 获得当前批次训练数据
         y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 获得当前批次训练标签（真实房价）
         # 将numpy数据转为飞桨动态图tensor的格式
         house_features = paddle.to_tensor(x)
         prices = paddle.to_tensor(y)
         
         # 前向计算
         predicts = model(house_features)
         
         # 计算损失
         loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
         avg_loss = paddle.mean(loss)
         if iter_id%20==0:
               print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))
         
         # 反向传播，计算每层参数的梯度值
         avg_loss.backward()
         # 更新参数，根据设置好的学习率迭代一步
         opt.step()
         # 清空梯度变量，以备下一轮计算
         opt.clear_grad()
   
   # 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams
   paddle.save(model.state_dict(), model_file_path)
   print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdparams中")
   

# 随机选取一行测试数据
def load_one_example(test_data):
   idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
   idx -= 10
   one_data, label = test_data[idx, :-1],  test_data[idx, -1]
   # 修改该条数据shape为[1,13]
   one_data =  one_data.reshape([1,-1])
   return one_data, label
   

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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-29 10:00:39
# @Description: 预测
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def predict(model_file_path, one_data, label):
   
   
   # 参数为保存模型参数的文件地址,从文件中读取模型参数
   model_dict = paddle.load(model_file_path)
   # 声明定义好的线性回归模型
   model = Regressor()
   # 将参数内容加载到模型
   model.load_dict(model_dict)
   # 将模型的状态调整为eval()（校验）
   model.eval()
   # 将数据转为动态图的variable格式 
   one_data = paddle.to_tensor(one_data)
   predict = model(one_data)
   # 对结果做反归一化处理
   predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
   # 对label数据做反归一化处理
   label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]

   print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))
      
def run():
   model_file_path = 'LR_model.pdparams'
   #创建模型 
   create_save_model(model_file_path)
   _, test_data = load_data()
   #测试数据
   one_data, label = load_one_example(test_data)
   # 预测
   predict(model_file_path, one_data, label)
   

if __name__ == '__main__':
   # 测试paddle是否安装成功
   # paddle.utils.run_check()
   run()
   
